基于熵和條件生成對抗網絡的城市AQI預測研究

文 琴, 何文孝

(內江師范學院 人工智能學院，四川 內江 641100)

0 引言

隨著經濟的快速發展以及人民生活質量的不斷提高，社會對AQI的關注度越來越高，空氣質量下降不僅對人類的健康和自然環境產生巨大的影響，而且在一定程度上會阻礙社會的經濟發展，同時加劇對地球的危害.全面地了解和掌握某個城市的AQI及其未來短期內AQI的變化趨勢，可為人們的健康出行提供指導，為公眾了解空氣質量提供途徑，為提高人民的環保意識做出貢獻，為政府有效快速地做出污染控制措施提供輔助材料.為此，建立科學有效的AQI預測模型尤為重要，并且AQI預測研究已經成為近年來一個重要的研究領域.

近年來國內外許多學者對AQI的預測展開了研究，目前的AQI預測研究中，大多數學者在做預測的時候并未考慮氣象因素對AQI的影響，比如：陳岑等[1]提出使用一種基于IG(信息增益)和長短期記憶網絡(long-short term memory，LSTM)的AQI混合預測方法對某市的AQI進行預測；俆喬王等[2]建立思維進化算法(MEA)與支持向量機(SVM)結合的模型MEA-SVM，并將該模型用于AQI(AQI)的預測等；這些預測都未考慮氣象因素對AQI的影響.但在污染源一定的情況下，氣象因素是AQI的主要影響因子，因為氣象因素如：風場、降雨量、氣溫等會對污染物進行擴散和稀釋進而引起AQI的變化，為此，袁燕等[3]考慮到了氣象因素，并將氣象因素作為算法設計的基礎，提出一種基于社區劃分的AQI預測的算法，并且在AQI預測中提高了預測的準確率：萬永權等[4]融合了氣象參數和污染物濃度對空氣質量進行建模預測；……